Özet: Doğalgaz temini noktasında tamamen dışa bağımlı bir politikaizleyen ve doğalgaz stok kapasitesi toplam tüketiminin ancak %5 ini karşılayanülkemiz için tüketilen doğalgaz miktarının tahmini, son derece önemlidir.Talebin doğru bir şekilde tahmini, sektöre yapılacak yatırımları ve gaz alımı ileilgili anlaşmaları, dolayısıyla sektörün gelişimini etkileyecek unsurlardan birinioluşturmaktadır. Çalışmanın amacı, yapay sinir ağları ve klasik zaman serileri(ARIMA modelleri) yardımıyla doğalgaz tüketimine ilişkin kısa dönemliöngörüde bulunmaktır. Ayrıca çalışmamızda her iki model ile elde edilen tahmindeğerleriyle gözlenen değerler karşılaştırılarak modellerin performansıkıyaslanmıştır.Anahtar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, MLP, ARIMAAbstract: It is crucial to predict the natural gas consumption for ourcountry that follow a foreign dependent policy to yield natural gas and whosestorage capacity of natural gas is %5 of total consumption. Robust prediction ofnatural gas demand is one of the factors that affects sector-specific investmentsand agreements about buying gas and so development of natural gas sector. Theobject of this study is to prophesy the short-term natural gas consumption by theaid of artificial neural network and classical time series (ARIMA models). Inthis paper also, models’ performances are analysed through the predicted andobserved values obtained from both models, are compared.Keywords: Artifical Neural Networks, MLP, ARIMA